本文介绍了如何使用MATLAB GUI和机器视觉技术构建肺癌检测系统。通过图像处理、预处理、支持向量机分类以及GUI设计，实现了用户上传CT图像进行肺癌预测的功能。系统有助于早期肺癌检测，但实际应用需更复杂算法和大规模数据集。
基于MATLAB GUI的机器视觉肺癌检测系统
肺癌是全球范围内最常见的恶性肿瘤之一，早期的肺癌检测对于治疗和预后具有重要意义。为了提高肺癌的早期诊断准确性和效率，我们可以利用机器视觉技术和MATLAB的图形用户界面（GUI）功能构建一个肺癌检测系统。本文将详细介绍如何使用MATLAB GUI设计一个基于机器视觉的肺癌检测系统，并提供相应的源代码。
首先，我们需要准备一些肺部CT图像数据用于训练和测试我们的系统。可以从公开的医学图像数据库或其他来源获取这些数据。在本示例中，我们将使用一个包含肺癌和正常肺部图像的数据集。
接下来，我们将使用MATLAB中的图像处理和机器学习工具箱来处理和分析图像数据。以下是一个简单的示例代码，用于加载图像数据并进行预处理：
% 加载图像数据
data = imageDatastore('path_to_image_folder', 'LabelSource', 'folde
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